分库分表的方法教程

这篇文章主要介绍“分库分表的方法教程”,在日常操作中,相信很多人在分库分表的方法教程问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”分库分表的方法教程”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

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MySQL表大小限制

MySQL一般安装部署在Linux操作系统上(例如CentOS  7.4),默认都是InnoDB存储引擎,且开启了独立表空间选项(参数innodb_file_per_table=1),此时创建一个表 orders  就会自动生成一个数据文件 orders.ibd,文件大小是受操作系统 Block 大小限制的,下面是 ext3 文件系统块大小和最大尺寸的对应关系。

操作系统块大小最大文件尺寸最大文件系统尺寸
1KB16GB2TB
2KB256GB8TB
4KB2TB16TB
8KB16TB32TB

查看操作系统页大小及块大小

分库分表的方法教程

这就说明 MySQL 单表的最大尺寸不能超过  2TB,我们简单来算一下,假设一个表的平均行长度为32KB(InnoDB最大行长度限制65536字节,64KB),那么他最大能存储多少行数据?4 x 1024  x 1024 x 1024 / 32 = 134217728大约 1.4 亿不到。

对于饿了么,美团那外卖种交易系统的订单表 1.4 亿是很容易达到的,一天平均 2000W 订单,一周就到 1.4  亿了,没法玩了,一般都会采用异地多活的方案,根据用户的位置将数据写到相应的 IDC 数据中心,这其实也是一种高大上的分表方案,不在我们今天讨论范围啦。

分表方案

分表的应用场景是单表数据量增长速度过快,影响了业务接口的响应时间,但是 MySQL 实例的负载并不高,这时候只需要分表,不需要分库(拆分实例)。

我们知道,一个表大小是满足如下公式的:TABLE_SIZE = AVG_ROW_SIZE x  ROWS,从这里可以知道表太大,要么是平均行长度太大,也就说表的字段太多,要么是表的记录数太多。这就产生两种不同的分表方案,即切分字段(垂直分表)和切分记录(水平分表)  。

垂直分表

还是以订单表 orders  为例,按照字段进行拆分,这里面需要考虑一个问题,如何拆分字段才能表上的DML性能最大化,常规的方案是冷热分离(将使用频率高字段放到一张表里,剩下使用频繁低的字段放到另一张表里)。

分库分表的方法教程

orders 表通过拆分之后,就变成了 orders01 和 orders02 两张表,在磁盘上就会存储两个数据文件 orders01.ibd 和  orders02.ibd,orders 表最大尺寸就是 4TB 了,拆分完之后,该怎么查询呢?举个例子:

分库分表的方法教程

分析下上面的 SQL,select  后面的列分别位于两张表中(order_id,order_sn在orders01中,source在orders02中),上面的SQL可以查询重写为如下形式。

分库分表的方法教程

如果用了数据库中间件就会自动实现查询重写,例如 mycat,sharding-sphere,不用中间件的话,也可以实现的,就是稍微比较麻烦点,可以搞一个  route 表(主键ID, 原表名,字段名,子表名),每次解析SQL时都需要根据原表名 + 字段名去获取需要的子表,然后再改写 SQL,执行 SQL  返回结果,这种代码改造量太大,而且容易出错,故这种垂直拆分在实际业务中用的不多。

如果业务表中有必须的 Text 类型来存储数据,这时可以利用垂直拆分来减少表大小,将 text 字段拆分到子表中。

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这样将 text 类型拆分放到子表中之后,原表的平均行长度就变小了,就可以存储更多的数据了。

水平分表

水平拆分表就是按照表中的记录进行分片,举个例子,目前订单表 orders 有 2000w 数据,根据业务的增长,估算一年之后会达到1亿,同时参考阿里云  RDS for MySQL 的最佳实践,单表不建议超过 500w,1亿数据分20个子表就够了。

问题来了,按照什么来拆分呢?主键id还是用户的user_id,按主键ID拆分数据很均匀,通过ID查询 orders 的场景几乎没有,业务访问 orders  大部分场景都是根据 user_id来过滤的,而且 user_id 的唯一性又很高(一个 user_id 对应的 orders 表记录不多,选择性很好),按照  user_id 来作为 Sharding key能满足大部分业务场景,拆分之后每个子表数据也比较均匀。

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这样就将 orders  表拆分成20个子表,对应到InnoDB的存储上就是20个数据文件(orders_0.ibd,orders_1.ibd等),这时候执行SQL语句select  order_id, order_sn, source from **orders** where user_id =  1001;就能很快的定位到要查找记录的位置是在orders_1,然后做查询重写,转化为SQL语句select order_id, order_sn,  source from **orders_01** where user_id = 1001,这种查询重写功能很多中间件都已经实现了,常用的就是  sharding-sphere 或者 sharding-jdbc 都可以实现。

按月分表

对于账务或者计费类系统,每天晚上都会做前一天的日结或日账任务,每月的1号都会做月结或月账任务,任务执行完之后相关表的数据都已静态化了(业务层不需要这些数据),根据业务的特性,可以按月创建表,比如对于账单表  bills,就可以创建按月分表(十月份表bills_202010,202011十一月份表),出完月账任务之后,就可以归档到历史库了,用于数据仓库ETL来做分析报表,确认数据都同步到历史库之后就可以删除这些表释放空间。

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MySQL分区表

你可能在想,上面的水平分表之后,还要改造代码要能保证 SQL  正确的路由,执行并返回结果,这个调用链路有点长吧,MySQL内部有没有分表的解决方案呢?其实是有的,可以考虑使用 MySQL 的 HASH 分区,常规的  hash 也是基于分区个数取模(%)运算的,跟上面的user_id % 20是一样的,来看一个例子。

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这样就创建了20个分区,对应磁盘上就是20个数据文件(ordersp0.ibd一直到ordersp19.ibd),来看一下SQL的执行过程。

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从执行计划可以看到,通过分区键user_id过滤,直接可以定位到数据所在的分区 p19(user_id =1019 % 20 =  19,所以在p19分区上),进而去访问p19对应的数据文件 ordersp19.ibd 即可获得数据。这种方案的好处就是 MySQL 内部实现 SQL  路由的功能,不用去改造业务代码。

分库方案

聊了下分表的方案,那什么时候分库呢?我们知道,MySQL 的高可用架构大多都是一主多从,所有写入操作都发生在 Master  上,随着业务的增长,数据量的增加,很多接口响应时间变得很长,经常出现 Timeout,而且通过升级 MySQL  实例配置已经无法解决问题了,这时候就要分库,通常有两种做法:按业务拆库和按表分库,下面就介绍这两种分库方案啦。

按业务分库

举个例子,交易系统 trade 数据库单独部署在一台 RDS  实例,现在交易需求及功能越来越多,订单,价格及库存相关的表增长很快,部分接口的耗时增加,同时有大量的慢查询告警,升级 RDS  配置效果不大,这时候就需要考虑拆分业务,将库存,价格相关的接口独立出来。

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这样按照业务模块拆分之后,相应的 trade 数据库被拆分到了三个 RDS  实例中,数据库的写入能力提升,服务的接口响应时间也变短了,提高了系统的稳定性。

按表分库

上面介绍了分表方案,常见的有垂直分表和水平分表(拆分后的子表都在同一个 RDS 实例中存储),对应的分库就是垂直分库和水平分库,这里的分库其实是拆分  RDS 实例,是将拆分后的子表存储在不同的 RDS 实例中,垂直分库实际业务用的很少,就不介绍了,主要介绍下水平分库。

举个例子,交易数据库的订单表 orders 有2亿多数据,RDS 实例遇到了写入瓶颈,普通的 insert 都需要50ms,时常也会收到 CPU  使用率告警,这时就要考虑分库了。根据业务量增长趋势,计划扩容一台同配置的RDS实例,将订单表 orders 拆分20个子表,每个 RDS 实例10个。

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这样解决了订单表 orders 太大的问题,查询的时候要先通过分区键 user_id 定位是哪个  RDS 实例,再定位到具体的子表,然后做  DML操作,问题是代码改造的工作量大,而且服务调用链路变长了,对系统的稳定性有一定的影响。其实已经有些数据库中间件实现了分库分表的功能,例如常见的  mycat,阿里云的 DRDS 等。

分布式数据库

通过上面的分表和分库方案的介绍,主要会遇到下面三类问题:

  1. 鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区

  2. MySQL单 Master 的写入性能瓶颈。

  3. 分库分表后的 SQL 解析处理,服务调用链路变长,系统变得不稳定。

  4. 分库分表后动态扩容不好实现,例如开始分了20个表,不影响业务的情况下扩容至50个表不好实现。

拆分后的问题

垂直拆分

跨库Join问题

在垂直拆分之前,系统中所需的数据是可以通过表 Join 来完成的,而拆分之后,数据库可能分布式在不同 RDS 实例,Join 处理起来比较麻烦,根据  MySQL 开发规范,一般是禁止跨库 Join 的,那该怎么处理呢?

首先要考虑这种垂直拆分的合理性,如果可以调整,那就优先调整,如果无法调整,根据以往的实际经验,总结几种常见的解决思路。

全局表

用过 mycat 做分库分表的朋友都清楚,有个全局表的概念,也就是每个 DataNode  上都有一份全量数据,例如一些数据字典表,数据很少修改,可以避免跨库 Join 的性能问题。

数据同步

对于分布式系统,不同的服务的数据库是分布在不同的 RDS 实例上的,在禁止跨库 Join 的情况下,数据同步是一种解决方案。

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通过数据同步工具将 user 库的 users 表实时同步到trade库中,这样就可以直接在 trade 库做 Join  操作,比较依赖于同步工具的稳定性,如果同步有延迟,就会导致数据不一致,产生脏数据,需要做好风险评估和兜底方案。

分布式事务问题

拆分之后,数据分布在不同的 RDS 实例上,对表的 DML 操作就变成了多个子表的 DML 操作,就涉及到分布式事务,也要遵循事务 ACID  特性,同时也会提到两个重要的理论:CAP(Consistency一致性,Availability可用性,Partition  tolerance分区容忍性Partitiontolerance)和BASE(Basically Available基本可用, Soft  state软状态,Eventually consistent最终一致性),进而产生了解决分布式事务问题不同的方案。

MySQL XA事务

MySQL支持分布式事务(XA 事务或者 2PC 两阶段提交),分为两个阶段:Prepare 和 Commit,事务处理过程如下

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如果任何一个 XA Client 否决了此次提交,所有数据库都要求 XA Manager  回滚它们在事务中的信息,优点是可以最大程度保证了数据的强一致,适合对数据强一致要求很高的业务场景;缺点就是实现复杂,牺牲了可用性,对性能影响较大,不适合高并发高性能场景。

本地消息表

本地消息表实现方式应该是业界使用最多的,其核心思想是将分布式事务拆分成本地事务进行处理,其基本的设计思想是将远程分布式事务拆分成一系列的本地事务。

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处理过程

消息生产方:需要额外建一个消息表,并记录消息发送状态,消息表和业务数据要在一个事务里提交,也就是说他们要在一个数据库里面。然后消息会经过 MQ  发送到消息的消费方,如果消息发送失败,会进行重试发送。

消息消费方:需要处理这个消息,并完成自己的业务逻辑,此时如果本地事务处理成功,表明已经处理成功了,如果处理失败,那么就会重试执行。如果是业务上面的失败,可以给生产方发送一个业务补偿消息,通知生产方进行回滚等操作。

生产方和消费方定时扫描本地消息表,把还没处理完成的消息或者失败的消息再发送一遍。如果有靠谱的自动对账补账逻辑,这种方案还是非常实用的。

水平拆分

分布式全局唯一ID

MySQL InnoDB的表都是使用自增的主键ID,分库分表之后,数据表分布不同的分片上,如果使用自增 ID 作为主键,就会出现不同分片上的主机 ID  重复现象,可以利用 Snowflake 算法生成唯一ID。

分片键选择

选择分片键时,需要先统计该表上的所有的  SQL,尽量选择使用频率且唯一值多的字段作为分片键,既能做到数据均匀分布,又能快速定位到数据位置,例如user_id,order_id等。

数据扩容

举个例子,目前交易数据库 trade 中的订单表 orders 已经做了水平分库(位于两个不同RDS实例上),这时发现两个 RDS  写入性能还是不够,需要再扩容一个RDS,同时将 orders 从原来的 20 个子表扩容到 40个(user_id %  40),这就需要迁移数据来实现数据重平衡,既要停机迁移数据,又要修改代码,有点出力不讨好的感觉啦。

跨库Join问题

跟垂直拆分中的跨库 Join 问题是一样的。

跨库排序分页

在处理order by user_id limit n场景是,当排序字段就是分片字段 user_id  的时候,通过分片键可以很容易定位到具体的分片,而当排序字段非分片字段的时候,例如order by  create_time,处理起来就会变得复杂,需要在不同的分片节中将数据进行排序并返回,并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序,最后再返回给用户。

跨库函数处理

在使用max,min,sum,count之类的函数进行统计和计算的时候,需要先在每个分片数据源上执行相应的函数处理,然后将各个结果集进行二次处理,最终再将处理结果返回。

ER分片

在 RDBMS 系统中,表之间往往存在一些关联的关系,如果可以先确定好关联关系,并将那些存在关联关系的表记录存放在同一个分片上,就能很好地避免跨分片  join 问题。

非分片键过滤

大部分业务场景都可以根据分片键来过滤,但是有些场景没有分片键过滤,例如按照状态和时间范围来查询订单表 orders,常见的SQL 这样的。

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这种就很痛苦了,只能全部分片数据扫描一遍,将每个分片的数据Union之后再回复给客户端,这种场景可以考虑创建复合索引(status,create_time)让SQL走索引范围扫描,同时减少返回的数据量,如果是核心业务场景,可以考虑实时实时数仓(例如基于MPP架构的分析型数据库  ADB,分布式列式数据库 Clickhouse),将需要的表实时同步到数仓,然后再做处理,这也是实际业务中常见一种解决方案。

到此,关于“分库分表的方法教程”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!


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